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이중 이동 평균 크로스오버 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-01 14:53:05
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전반적인 설명

이중 이동 평균 크로스오버 전략은 서로 다른 기간의 두 이동 평균을 계산하고 그 교차 상황을 감지하여 거래 신호를 생성합니다. 일반적으로 사용되는 기술 분석 전략에 속합니다. 이 전략의 핵심은 구매 신호를 생성하기 위해 장기 이동 평균 이상의 단기 이동 평균의 교차와 판매 신호를 생성하기 위해 장기 이동 평균 이하의 단기 이동 평균의 교차를 사용하는 것입니다. 단기 및 장기 시간 시리즈의 교차 패턴을 캡처함으로써 가격 곡선의 굴곡점을 판단하고 언제 구매하거나 판매할지 결정합니다.

원칙

이 전략의 기술적 원리는: 장기 이동 평균은 장기간에 걸쳐 평균 가격을 반영하고 상대적으로 안정적인 선이며, 단기 이동 평균은 더 민감하며 짧은 기간 동안의 가격 변화를 반영하며, 이는 더 활동적이고 강한 무작위 라인이다. 단기 이동 평균이 장기 이동 평균을 넘을 때, 단기 이동 평균의 가격이 장기 주기 평균 수준을 넘어서고 가속화 상승 추세를 보이는 것을 나타냅니다. 이 시점에서 긴 구매를 통해 수익을 창출 할 수 있습니다. 단기 이동 평균이 다시 장기 이동 평균을 넘을 때, 가격의 상승 동력이 느려지기 시작했다는 것을 나타냅니다. 이 기간은 수익을 취하는 기간입니다. 이 시점에서 지위를 클리어하거나 지위를 줄이는 것이 합리적인 선택입니다.

이 전략은 단기적 및 장기적 시간 사이클에 대한 가격을 비교함으로써, 구매하기 위해 동력을 타고, 판매하기 위해 이익을 취하는 투자 철학을 강조한다. 이동 평균 크로스오버 패턴을 활용하는 이러한 동력 전략은 역동 이동 평균 크로스오버를 활용하는 "반대의" 아이디어를 기반으로 하는 평균 역전 전략과 다르다. 그것은 보다 능동적이고 결정적인 유형의 투자 전략에 속한다.

이점 분석

이중 이동 평균 크로스오버 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

  1. 논리는 명확하고 간단하며 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.
  2. 그것은 직관적으로 시장 리듬을 파악하는 데 도움이되는 짧은 및 긴 시간 주기에 대한 가격 패턴의 변화를 반영합니다.
  3. 거래 신호는 명확해 의사결정을 결정적으로 합니다.
  4. 그것은 짧은 및 긴 이동 평균 주기 조합을 선택하기 위해 강한 확장성과 유연성을 가지고 있습니다.
  5. 맞춤형 거래 전략은 의사 결정의 다른 요소와 통합 될 수 있습니다.

위험 분석

이중 이동 평균 크로스오버 전략은 또한 몇 가지 제한과 위험을 가지고 있습니다.

  1. 짧고 긴 이동 평균이 자주 변동하면 더 많은 잘못된 신호와 불필요한 거래를 생성합니다.
  2. 시그널 생성에는 지연이 있으며 가격 반전의 최적의 시기를 찾을 수 없습니다.
  3. 그것은 다른 미세 및 거시적 요인을 포괄적으로 고려하지 않고 가격의 시간 계열 변화에만 초점을 맞추고 있습니다.
  4. 거래 결정은 상대적으로 기계적이고 고형적이며 변화하는 시장 환경에 따라 조정되지 않습니다.

이에 따른 위험 관리 및 최적화 방법은 필터 조건을 추가하고, 이동 평균 매개 변수 조합을 조정하고, 의사 결정에 필요한 다른 지표를 포함합니다.

최적화 방향

이중 이동 평균 크로스오버 전략은 다음과 같은 방향으로 최적화 될 수 있습니다.

  1. 전체적인 검색과 기계 학습 기술을 통해 최적의 매개 변수를 찾기 위해 이동 평균 매개 변수 조합을 최적화합니다.
  2. 거래량 조건, 가격 변동 범위 조건 등과 같은 잘못된 신호를 피하기 위해 필터 조건을 추가합니다.
  3. 다변수 결정을 위해 MACD, KDJ와 같은 다른 지표를 포함합니다.
  4. 적응 기술을 사용하여 이동 평균 매개 변수를 동적으로 최적화하거나 시장 환경에 따라 전략 집합을 변경하십시오.
  5. 더 지능적인 의사결정과 자산 할당을 위해 딥러닝과 같은 고급 모델을 포함합니다.

결론

이중 이동 평균 크로스오버 전략은 짧은 이동 평균과 긴 이동 평균을 비교하여 가격의 경향과 굴곡점을 판단하며, 이는 기술 분석의 비교적 간단하고 직접적인 기술이다. 이의 장점은 논리 명확성과 구현 용이성, 그러나 잘못된 신호를 생성하고 딱딱한 결정과 같은 문제도 있다. 미래의 최적화 방향은 매개 변수 최적화, 위험 통제 및 더 많은 요소와 새로운 기술을 통합하여 의사 결정이다. 일반적으로 이중 이동 평균 전략은 심층 연구 및 홍보 응용 가치가있는 기본 입시 수준의 양적 거래 전략 중 하나입니다.


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//@version=4
strategy("Moving Average Crossover Strategy", overlay=true)

// Input parameters
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// Calculate moving averages
short_term_ma = sma(close, short_term_period)
long_term_ma = sma(close, long_term_period)

// Buy signal
buy_signal = crossover(short_term_ma, long_term_ma)

// Sell signal
sell_signal = crossunder(short_term_ma, long_term_ma)

if (buy_signal)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sell_signal)
    strategy.close("Buy")

// Plot moving averages
plot(short_term_ma, color=color.blue, title="Short-Term MA")
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// Plot buy and sell signals on the chart
plotshape(series=buy_signal, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.cross, title="Buy Signal")
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